tensorflow-tf.nn.softplus
tf.nn.softplus(features, name = None)
解釋:這個函式的作用是計算啟用函式softplus,即log( exp( features ) + 1)。
使用例子:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
a = tf.constant([-1.0, 12.0])
with tf.Session() as sess:
b = tf.nn.softplus(a)
print sess.run(b)
輸入引數:
features: 一個Tensor。資料型別必須是:float32,float64,int32,int64,uint8,int16或者int8。
name: (可選)為這個操作取一個名字。
輸出引數:
- 一個Tensor,資料型別和features相同。
相關推薦
tensorflow-tf.nn.softplus
tf.nn.softplus(features, name = None) 解釋:這個函式的作用是計算啟用函式softplus,即log( exp( features ) + 1)。 使用例子: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import
tensorflow-tf.nn.softmax,tf.nn.sparse_softmax_cr
#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 2 08:43:02 2018 @author: myhaspl @email:[email protected] tf.nn.softmax tf.nn.
Tensorflow-tf.nn.zero_fraction()詳解
Tensorflow-tf.nn.zero_fraction()詳解 簡介 Tensorflow-tf.nn.zero_fraction()的作用是將輸入的Tensor中0元素在所有元素中所佔的比例計算並返回,因為relu啟用函式有時會大面積的將輸入引數設為0,所以此函式可以有效衡量
tensorflow-tf.nn.conv2d卷積運算(1)
#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 2 13:23:27 2018 @author: myhaspl @email:[email protected] tf.nn.conv2d """ im
tensorflow-tf.nn.conv2d卷積運算(2)
tf.nn.conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format='NHWC', dilations=[1, 1, 1, 1], name=None
tensorflow tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits & tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
____tz_zstf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None,
TensorFlow 從入門到精通(八):TensorFlow tf.nn.conv2d 一路追查
讀者可能還記得本系列部落格(二)和(六)中 tf.nn 模組,其中最關心的是 conv2d 這個函式。首先將部落格(二) MNIST 例程中 convolutional.py 關鍵原始碼列出: def model(data, train=False): """The
Tensorflow四種交叉熵函數計算公式:tf.nn.cross_entropy
for owa its 一行 輸出 權重 true return src Tensorflow交叉熵函數:cross_entropy 註意:tensorflow交叉熵計算函數輸入中的logits都不是softmax或sigmoid的輸出,而是softmax或sigmoid函
TensorFlow之tf.nn.dropout():防止模型訓練過程中的過擬合問題
AC -- 輸出 array 全連接 spa () 激活 odin 一:適用範圍: tf.nn.dropout是TensorFlow裏面為了防止或減輕過擬合而使用的函數,它一般用在全連接層 二:原理: dropout就是在不同的訓練過程中隨機扔掉一部分神經元。也就是
TensorFlow 辨異 —— tf.add(a, b) 與 a+b(tf.assign 與 =)、tf.nn.bias_add 與 tf.add(轉)
fad codes live tin csdn hat targe ops 操作 1. tf.add(a, b) 與 a+b 在神經網絡前向傳播的過程中,經常可見如下兩種形式的代碼: tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) +
【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法
white 交叉 none padding tomat ros true const cross 在計算loss的時候,最常見的一句話就是 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ,那麽它到底是怎麽做的呢? 首先明確一點,loss是代
Tensorflow學習筆記之tf.nn.relu
Tensorflow學習筆記之tf.nn.relu 關於Tensorflow的學習筆記大部分為其他部落格或者書籍轉載,只為督促自己學習。 線性整流函式(Rectified Linear Unit,ReLU),又稱修正線性單元。其定義如下圖,在橫座標的右側,ReLU函式為線性函式。在橫座標
tensorflow常用函式之tf.nn.softmax
關於softmax的詳細說明,請看Softmax。 通過Softmax迴歸,將logistic的預測二分類的概率的問題推廣到了n分類的概率的問題。通過公式 可以看出當月分類的個數變為2時,Softmax迴歸又退化為logistic迴歸問題。
tensorflow之tf.nn.l2_normalize與l2_loss的計算
1.tf.nn.l2_normalize tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 上式: x為輸入的向量; dim為l2範化的維數,dim取值為0或0或1; eps
tf.nn.pool()使用例子:TensorFlow對一維資料進行池化
tf.nn.pool()使用例子: 在tensorflow中對一維訊號進行池化操作時使用,輸入資料的維度為三維[batch , in_width, in_channels]。 原文連結: https://www.dotnetperls.com/pool-tensorflow
tensorflow詳解-tf.nn.conv2d(),tf.nn.max_pool()
tf.nn.conv2d() 函式來計算卷積,weights 作為濾波器,[1, 2, 2, 1] 作為 strides。TensorFlow 對每一個 input 維度使用一個單獨的 stride 引數,[batch, input_
TensorFlow 辨異 tf add a b 與 a b tf assign 與 tf nn bia
分享一下我老師大神的人工智慧教程!零基礎,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識,造福人民,實現我們中華民族偉大復興!  
TensorFlow函式之tf.nn.relu()
tf.nn.relu()函式是將大於0的數保持不變,小於0的數置為0,函式如圖1所示。 ReLU函式是常用的神經網路啟用函式之一。 圖1 ReLU函式影象 下邊為ReLU例子: import tenso
tensorflow學習(6):CNN必備函式tf.nn.conv2d和tf.nn.max_pool
一、卷積函式tf.nn.conv2d tf.nn.conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name引數用以指定該操作的name,與方法有關的一共五個引數: 第一個引數in
TensorFlow函式之tf.nn.conv2d()(附程式碼詳解)
tf.nn.conv2d是TensorFlow裡面實現卷積的函式,是搭建卷積神經網路比較核心的一個方法。 函式格式: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu = Noen, name = Non